vivo大模型计算集群：建设实践与技术创新

随着人工智能技术的快速发展，大模型训练已成为推动技术进步的关键因素。然而，大模型训练对算力的需求巨大，如何构建高效、稳定的计算集群成为业界面临的挑战。近日，vivo AI架构工程师刘东阳分享了vivo在大模型计算集群建设方面的实践经验和创新技术，为我们提供了宝贵的参考。

一、算力对大模型训练的重要性

大模型训练需要消耗巨大的算力，算力不足将直接影响大模型的迭代升级效率，成为制约其发展的瓶颈。根据OpenAI团队在2020年提出的Scaling Laws，要想提高模型效果，需要扩大模型参数规模、训练数据集以及算力规模。例如，Meta的OPT-175B大模型单卡A100算力需要训练近100年，而要在30天内完成训练，则需要超过1000张卡。因此，构建高性能、高稳定的计算集群至关重要。

二、大模型训练对计算集群的核心诉求

大模型训练对计算集群的核心诉求包括高性能、高稳定的计算、网络、存储和调度。在计算方面，GPU性能的要求越来越高，低精度训练和高速互联是趋势。在网络方面，高带宽、低延迟、长稳定的网络是大规模分布式训练性能的关键。在存储方面，大模型训练需要高吞吐、高iops、低时延的分布式存储。在调度方面，基于云原生的调度系统，提供面向AI训练的高效调度和资源管理。

三、vivo大模型计算集群的整体架构

vivo大模型计算集群采用了公有云集群和IDC自建集群相结合的方式，实现了高性能GPU卡、高性能RDMA网络、高性能分布式存储等关键技术的应用。此外，vivo还基于VTraining训练平台，实现了任务生命周期管理、异常监控识别、故障自动隔离、任务自动重启等功能，确保了大模型训练的稳定性和高效性。

四、vivo自研蓝心大模型训练的实践心得

vivo在自研蓝心大模型训练过程中，积累了丰富的实践经验。首先，大规模分布式训练是一个软硬一体系统工程，需要基础设施、训练加速、平台等团队的通力协作、软硬件协同优化。其次，通信链路及流量监控、基础设施保障、训练、通信框架、调度管理、服务器、网络、存储等方面的优化至关重要。最后，混合云异构算力管理、大规模调度性能优化、软硬协同保障大模型训练等技术的应用，为vivo大模型训练的高效性和稳定性提供了有力保障。

总之，vivo在大模型计算集群建设方面的实践经验和创新技术，为业界提供了宝贵的参考。随着人工智能技术的不断发展，大模型训练对算力的需求将越来越高，如何构建高效、稳定的计算集群将成为业界面临的重要挑战。我们期待更多像vivo这样的企业，能够分享更多关于大模型计算集群建设的经验和创新技术，共同推动人工智能技术的进步。